2026年10月、これまで「プロフェッショナルデジタルスキル試験（仮称）」と呼ばれてきた試験の正式名称が"「高度情報技術試験」"となることが、経済産業省の省令案で示されました。本記事は、新しい名称で内容を整理し直したものです。

筆者は個人で、高度情報技術試験の学習支援サイト「pds-siken.com」を運営しています。シラバス解説・学習ロードマップ・無料の問題演習を公開しています。
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はじめに

「高度情報技術試験のデータAI区分って何を勉強すればいい？」「いつ試験が始まるの？」

高度情報技術試験の"データ・AI区分"に関心を持つ方が増えています。データサイエンティスト・機械学習エンジニア・AI活用推進担当者にとって、特に関係が深い区分です。

本記事では、データ・AI区分の概要・想定される出題傾向・今からできる対策方法を解説します。

"重要"：データ・AI区分のサンプル問題はIPAから「準備中」とされており、2026年9月時点で詳細が公表されていません。本記事では公開済みの情報とシラバス案をもとに解説しています。最新情報は必ずIPA公式サイトでご確認ください。

本記事は個人として調査・まとめたものです。
出典：IPA 新試験制度のサンプル問題について

データ・AI区分の位置づけ

高度情報技術試験は3区分で構成されています。

区分	対象者
マネジメント区分	DX推進・PM・IT統制担当者
システム区分	クラウド・NW・セキュリティエンジニア
"データ・AI区分"	データサイエンティスト・AIエンジニア・データ活用推進担当

データ・AI区分は"デジタル変革の鍵であるデータ利活用・AI活用のプロフェッショナル"を認定することを目的とした区分です。

データ・AI区分の想定出題分野

IPA公式のシラバス案（Ver.0.2）をもとに、データ・AI区分で出題が想定される分野を整理します。

データマネジメント

データ戦略・データガバナンスの考え方
データアーキテクチャ設計（データレイク・データウェアハウス・データマート）
マスターデータ管理・データ品質管理
メタデータ管理

統計・分析手法

記述統計・推測統計の基礎
データ可視化（BIツール・ダッシュボード設計）
A/Bテスト・仮説検定
時系列分析・回帰分析の基礎

機械学習・AI

機械学習の種類（教師あり・教師なし・強化学習）
主要アルゴリズムの特徴と用途
モデル評価指標（精度・再現率・F値・AUC等）
MLOps・モデルの運用管理

AI倫理・ガバナンス

AIのバイアス・公平性の問題
説明可能AI（XAI）
AI規制・ガイドライン（EU AI法等）
責任あるAIの実装

データ活用実務

データドリブン意思決定
ビジネス課題の定義とデータ分析の対応付け
データパイプライン設計

データ・AI区分の科目A・科目B

他区分と同様に、科目A・科目Bの2科目構成が想定されています。

科目A（知識問題）

統計・機械学習・データ管理に関する用語・概念・手法の知識を問います。「XAIとは何か」「CRISP-DMのどのフェーズで何をするか」といった問いが想定されます。

科目B（シナリオ型問題）

"科目Bはデータ・AI区分でも実務判断が問われる形式になると想定されます。"

例えば：

「このビジネス課題に対して最適な分析アプローチはどれか」
「このモデルの評価結果をもとに次にとるべき対応は何か」
「AI活用における倫理的リスクへの対処方法はどれか」

データサイエンス・AIの技術知識に加え、ビジネス文脈での判断力が問われます。

データ・AI区分の他区分との関連

"データ・AI区分はマネジメント区分・システム区分と密接に関連しています。"

関連区分	共通する分野
システム区分との共通点	クラウドデータ基盤、データパイプライン実装
マネジメント区分との共通点	データガバナンス、AI倫理・リスク管理

データ・AI区分を目指す方でも、他区分の基礎知識を持つことで理解が深まります。

マネジメント区分・システム区分のロードマップも無料で公開していますので参考にしてください。

👉 マネジメント区分学習ロードマップ（無料）
👉 システム区分学習ロードマップ（無料）

今からできるデータ・AI区分の対策

サンプル問題がまだ公開されていないデータ・AI区分ですが、準備できることはあります。

① シラバスで学習範囲を把握する

IPA公式のシラバス案（Ver.0.2）でデータ・AI区分の出題範囲を確認しましょう。

→ IPA シラバス案ページ

② 統計・機械学習の基礎を固める

科目Aの基礎として、統計・機械学習の基本概念をしっかり押さえておくことが重要です。無料の学習リソース（Kaggle Learn・統計学入門等）も充実しています。

③ マネジメント・システム区分の演習問題に取り組む

データ・AI区分と関連の深い分野の問題を解くことで、思考の型を身につけられます。

高度情報技術試験対策サイト「pds-siken.com」では、マネジメント・システム区分の演習問題を無料で160問公開しています。AI・データ活用に関連する問題も含まれています。

👉 高度情報技術試験問題演習道場（無料・160問・解説付き）

"道場で練習できる関連ジャンル"

システム区分：AI・データ活用基礎の問題
マネジメント区分：データガバナンス・DXデータ戦略の問題

データ・AI区分の最新情報をキャッチアップする方法

データ・AI区分の情報は今後追加されていきます。以下の方法で最新情報を確認してください。

"IPA公式サイト"を定期的にチェックする
→ IPA 試験制度の見直し
"pds-siken.com"を確認する
→ データ・AI区分のサンプル問題・シラバス更新情報を随時掲載予定
→ 高度情報技術試験対策サイト pds-siken.com

まとめ

確認事項	内容
区分の対象者	データサイエンティスト・AIエンジニア・データ活用推進担当
主な出題分野	データマネジメント・機械学習・AI倫理・データ活用実務
サンプル問題	2026年9月時点で「準備中」
試験開始予定	2027年度（マネジメント・システム区分と同時期見込み）
今できること	シラバス確認・基礎知識インプット・他区分演習で思考を磨く

データ・AI区分の詳細が公表されるまでの間、シラバスをもとに基礎を固め、問題演習で思考力を磨いておくことが最善の準備です。

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参考リンク